Waste Biomass Selective and Sustainable Photooxidation to High-Added-Value Products: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Researchers worldwide seek to develop convenient, green, and ecological production processes to synthesize chemical products with high added value. In this sense, lignocellulosic biomass photocatalysis is an excellent process for obtaining various outcomes for the industry. One issue of biomass transformation via heterogeneous catalysis into valuable chemicals is the selection of an adequate catalyst that ensures high conversion and selectivity at low costs. Titanium oxide (TiO2), is widely used for several applications, including photocatalytic biomass degradation, depolymerization, and transformation. Graphite carbon nitride (g-C3N4) is a metal-free polymeric semiconductor with high oxidation and temperature resistance and there is a recent interest in developing this catalyst. Both catalysts are amenable to industrial production, relatively easy to dope, and suited for solar light absorption. Recent investigations also show the advantages of using heterojunctions, for biomass derivates production, due to their better solar spectrum absorption properties and, thus, higher efficiency, conversion, and selectivity over a broader spectrum. This work summarizes recent studies that maximize selectivity and conversion of biomass using photocatalysts based on TiO2 and g-C3N4 as supports, as well as the advantages of using metals, heterojunctions, and macromolecules in converting cellulose and lignin. The results presented show that heterogeneous photocatalysis is an interesting technology for obtaining several chemicals of industrial use, especially when using TiO2 and g-C3N4 doped with metals, heterojunctions, and macromolecules because these modified catalysts permit higher conversion and selectivity, milder reaction conditions, and reduced cost due to solar light utilization. In order to apply these technologies, it is essential to adopt government policies that promote the use of photocatalysts in the industry, in addition to encouraging active collaboration between photooxidation research groups and companies that process lignocellulosic biomass.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».